Мнемос: Открытый локально-первичный слой памяти для кодирующих агентов
Что решает Mnemos
Mnemos решает три конкретные проблемы, которые создатель наблюдал в системах памяти агентов: утечку специфичных для репозитория данных в несвязанную работу, сохранение старых данных вместе с новыми неограниченно долго и рост хранилища транскриптов без эффективного сжатия.
Функции текущей бета-версии
- Локально-ориентированная архитектура
- Стартовый профиль SQLite
- Поддержка MCP для Claude Code, Claude Desktop и стандартных stdio-хостов
- Документированная настройка Codex через MCP +
AGENTS.md
Компоненты биомиметического конвейера
- SurprisalGate: Фильтрует шум, предотвращая превращение низкозначимых взаимодействий в долговременную память
- MutableRAG: Перезаписывает устаревшие данные вместо накопления дубликатов
- AffectiveRouter & SpreadingActivation: Делают извлечение более контекстным, чем просто векторный поиск
- SleepDaemon: Консолидирует сырые эпизодические логи в устойчивые данные и удаляет остальное
Установка и настройка
Установите с помощью: pip install "mnemos-memory[mcp]"
Запустите диагностику: mnemos-cli doctor
Области для обратной связи
Создатель особенно заинтересован в отзывах по: изоляции контекста в реальных рабочих процессах с репозиториями, качестве извлечения во время фактических задач кодирования, поведении MCP-хостов и рабочих процессах Codex.
Ресурсы
- Веб-сайт: https://mnemos.making-minds.ai
- GitHub: https://github.com/anthony-maio/mnemos
- Технический разбор: https://anthonymaio.substack.com/p/your-agent-has-amnesia
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
OpenClaw AI-агент с 6 ролями, памятью и дизайном с учетом СДВГ: разбор ежедневных операций
Основатель-одиночка с СДВГ создал open-source AI-агента с 6 ролями (планировщик действий, аналитик, писатель, юрист, следователь, CRM), разделяющими память, автоматически генерирующими последующие действия и черновики из транскриптов.
Новый API структурированных данных предлагает подписочные цены для агентов LLM.
Разработчик выпустил структурированный API данных, который нормализует цены на подписки для стриминговых платформ, сервисов совместных поездок, приложений для знакомств и других платформ на основе подписок. API предоставляет единообразные JSON-схемы, цены с учетом региона (где доступно) и MCP-совместимые конечные точки для потребления агентами LLM без скрапинга.
Сборка локального сервера LLM за $6.4K: Анализ TCO в сравнении с затратами на API
Разработчик публикует детальный анализ совокупной стоимости владения локальным сервером с 4x MI100, работающим под управлением llama.cpp, в сравнении с API-аналогами, включая тарифы OpenAI и Z.AI для программирования.
ClawCall добавляет входящие звонки — ваш агент OpenClaw получает собственный номер
ClawCall теперь поддерживает входящие звонки — ваш агент OpenClaw получает выделенный номер, отвечает в течение нескольких секунд и говорит вашим тоном. Простая настройка приветствий и личности через естественный язык.